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公开(公告)号：CN109816096A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910062532.0
申请日：2019-01-23
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于忆阻器的感知器神经网络电路及其调节方法，该电路包括忆阻器模块、权值转换模块、净输入模块和映射函数模块；所述的忆阻器模块与权值转换模块连接，所述的权值转换模块与净输入模块连接，所述的净输入模块与映射函数模块连接。本发明的方法首先调节忆阻器的阻值与时间关系的图像近似为一条直线，再调节权值与时间关系的图像近似为一条直线。线性变化的忆阻器阻值能够更加精确的代替神经网络的突触权值，利用忆阻器的阻值来储存训练好的神经网络的突触权值，从而实现了忆阻器阻值与神经元突触权值的转换，解决传统神经元电路不能精确调整神经突触权值的问题。
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公开(公告)号：CN110298435B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN201910460414.5
申请日：2019-05-30
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种忆阻器型全域值BP神经网络电路，包括隐含层权值阵列模块、隐含层累加器阵列模块、对数S型传递函数模块、输出层权值阵列模块、输出层累加器阵列模块和线性传递函数模块；其中，隐含层权值阵列模块和输出层权值阵列模块为核心模块，不仅实现输入信号与权值相乘的功能，而且实现了全范围的权值调节；外界信号依次通过隐含层权值阵列模块、隐含层累加器阵列模块、对数S型传递函数模块、输出层权值阵列模块、输出层累加器阵列模块和线性传递函数模块，最终得到BP神经网络的输出。本发明实现了完整的BP神经网络硬件模型，解决了传统BP神经网络电路不能有效储存权值以及全范围的调节权值的问题。
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公开(公告)号：CN110298435A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910460414.5
申请日：2019-05-30
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种忆阻器型全域值BP神经网络电路，包括隐含层权值阵列模块、隐含层累加器阵列模块、对数S型传递函数模块、输出层权值阵列模块、输出层累加器阵列模块和线性传递函数模块；其中，隐含层权值阵列模块和输出层权值阵列模块为核心模块，不仅实现输入信号与权值相乘的功能，而且实现了全范围的权值调节；外界信号依次通过隐含层权值阵列模块、隐含层累加器阵列模块、对数S型传递函数模块、输出层权值阵列模块、输出层累加器阵列模块和线性传递函数模块，最终得到BP神经网络的输出。本发明实现了完整的BP神经网络硬件模型，解决了传统BP神经网络电路不能有效储存权值以及全范围的调节权值的问题。
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公开(公告)号：CN109816096B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN201910062532.0
申请日：2019-01-23
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于忆阻器的感知器神经网络电路及其调节方法，该电路包括忆阻器模块、权值转换模块、净输入模块和映射函数模块；所述的忆阻器模块与权值转换模块连接，所述的权值转换模块与净输入模块连接，所述的净输入模块与映射函数模块连接。本发明的方法首先调节忆阻器的阻值与时间关系的图像近似为一条直线，再调节权值与时间关系的图像近似为一条直线。线性变化的忆阻器阻值能够更加精确的代替神经网络的突触权值，利用忆阻器的阻值来储存训练好的神经网络的突触权值，从而实现了忆阻器阻值与神经元突触权值的转换，解决传统神经元电路不能精确调整神经突触权值的问题。
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